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コマンドライン事務局（コンソール事務所）ツール（シェルスクリプト）すべての範囲の1日のタスクを便利なコマンドライン上で実行するには、電子メールと同様、文書ファイル、辞書検索を提供するコレクション（機能を強調する色との）多くの

これはプローブのジオメトリを考慮し、KlustaKwik の新しいマスクされたバージョンを使用するには、.mask ファイルを生成、自動スパイク検出プログラムです。私たちには、Python 2.6 または 2.7 を使用して、例えば、無料のアカデミック版 Entthought Python から得をお勧めします。SpiKeDeteKt の入力ファイル: .dat (生データ ファイル) .probe (プローブ ファイル、以下 - ユーザーを構築) parameters.py (オプション - defaultparameters.py を使用してそれ以外の場合は、） SpiKeDeteKt 出力は、次のファイル:. fet.n (機能ファイル). (新しい (マスク) KlustaKwik を使用するために必要な) mask.n clu.n (すべては先を 1 つのクラスターに些細な手掛かりファイル)。 fmask.n (裁判 - フロート マスクのバイナリではなく私たちこの仮面 KlustaKwik のテストを使用している)。 spk.n (スパイク ファイル)。 upsk.n (フィルター スパイク波形)。 res.n (リスト スパイク回の) .xml (。その後、neuroscope または klusters で使用できるすべてのパラメーターを持つ xml ファイル） .fil (ハイパス フィルター データ) .h5 (

有効に、サーバーが最終的にプロットされます、ネットワークを介してデータを送信するには、クライアント デバイス、サーバ/クライアント スイート。X がプロットされます/Y 型グラフを意志自動スケール。複数のクライアントを接続し、データを送信するには、サーバーが許可されます。

言語の実行可能ファイル モデル (LEM) テキスト ベースの形式の実行可能ファイル ・ Translatable UML モデルです。またこのプロジェクトにはでは「ベリファイア」これらのモデルを実行するためが含まれています。

Numerical Learning Library(数値学習ライブラリ)は、幅広い範囲の機械学習アルゴリズムの提供を目指しています。これは、完全な統合フレームワーク（前処理、フィーチャー抽出と変換、検証）を備えたジェネリックで効率的な C++ライブラリです。

QDA -分析プロジェクトは、（仮称）定性データ解析ソフトウェアの開発を志向されます。

Patlac - Xml2cppは、XSDスキーマから（C + +の今のところ）が自動的にクラスを生成する完全にカスタマイズ可能なコードジェネレータです。クラスはGoogle - ctemplateファイルに記載されているxmlオプションファイルは、プロジェクトの正確な定義をすることができます。

このソフトウェアは、平均バグ数からリスク分析、バグの流入/流出、プロジェクトのトラッキング、標準偏差などの統計を計算値等、グラフやデータとして多くの他のプロジェクト管理の統計情報を表示します。

SNARLI (単純な神経回路アーキテクチャ ライブラリ) は、自己組織化マップと増分の成長のグリッドの背面支柱層のクラスとクラスを含む Java パッケージです。戻る prop クラスはシグマ pi 接続と背面支柱を介して時間をサポートします。

XMLまたは、解析、テキスト、変換のための* Javaクラスは、Javaで評価する。パーサーは、テキストスクリプト- ZBNF名前バッカスナウア形式に近い構文で制御されています。 *変換のためにいくつかのルーチン：XMIインは、XML -ドキュメント生成するためにC -ヘッダまたはJava、

ソフトウェア2次元在庫切断します。これは、製造上の材料経済の重要な難しい問題を解決します。

は消耗品の実装と、自動的にコンテキストメニューからテキストドキュメントをsummarizatingするためのメソッドをテストするperlのパッケージです。コンテキストは、単にテキスト文書のセットです。典型的には、コンテキストがリンクしているページのグループ、コメントのリストなどすることができます

HBLCFinderプログラムは文学のレコードを要約の血中鉛の測定データを含む識別するために設計されて。 hblc_finder_012210.tar.gz md5sumを45c7955a14a215755d0821e9c062af70

加速のためにCUDAを使用してビデオ処理やコンテンツの分析のためのPythonのフレームワーク。

hypKNOWsys は、Java ベースのワークベンチの知識発見と知識管理のための開発を目指しています。現在、hypKNOWsys は 2 つの中間のツールをリリースしました： DIAsDEM ワークベンチ (意味タグ付けテキスト マイニング) と WUMprep (Web マイニング前処理)

このプロジェクトは、一緒に起動されるニューロンは、一緒に配線されていることを前提に構築されています。層内でのフィードバックがあるが、基本的な考え方はない逆伝搬効率的なネットワークです。

入力/出力は、階層型の変数に基づいています。

最初で唯一ソース RFID ソフトウェア スイートを開きます。

ウェブ調査、またはcuestionariesを作成することができますWebアプリケーション。また、オンラインテストや試験エストニア語の回答に基づいて作成することができます。

このプロジェクトはいくつかの ti 83 と ti のグループです-CBL 2 でデータの収集のための 83++ プログラム。含まれてプログラム「DataMate」教室で使用をうまく設計されたないことを感じた。私のプログラムのフォーカスを 1 つのプローブしますはそれぞれ、すべてのプローブ。